LangGraph MCP verwendet gerichtete azyklische Graphen, um Sequenzen von LLM-Aufrufen darzustellen, sodass Entwickler Aufgaben in Knoten mit konfigurierbaren Prompts, Eingaben und Ausgaben aufteilen können. Jeder Knoten entspricht einer LLM-Aufruf oder einer Datenumwandlung, was parameterisierte Ausführung, bedingte Verzweigungen und iterative Schleifen ermöglicht. Nutzer können Graphen im JSON/YAML-Format serialisieren, Workflows mit Versionskontrolle verwalten und Ausführungspfade visualisieren. Das Framework unterstützt die Integration mit mehreren LLM-Anbietern, benutzerdefinierte Prompt-Vorlagen sowie Plugin-Hooks für Vorverarbeitung, Nachbearbeitung und Fehlerbehandlung. LangGraph MCP bietet CLI-Tools und ein Python SDK zum Laden, Ausführen und Überwachen von graphbasierten Agenten-Pipelines, ideal für Automatisierung, Berichterstellung, Gesprächsflüsse und Entscheidungsunterstützungssysteme.

Mastra bietet eine visuelle Oberfläche zum Entwerfen, Testen und Bereitstellen von KI-Agenten ohne Programmieren. Nutzer können Knoten per Drag-and-Drop erstellen, um mehrstufige Workflows zu entwickeln, die Sprachmodelle, Computer Vision und benutzerdefinierte Skripte integrieren. Daten-Connectoren ermöglichen eine nahtlose Abfrage von Datenbanken, CRM-Systemen oder Webdiensten, während integrierte Analysen die Leistung des Agenten überwachen. Teams können in Echtzeit zusammenarbeiten, Workflows versionieren und Änderungen zurücksetzen. Nach dem Testen können Agents mit einem Klick auf Web-Chat-Widgets, Messaging-Apps oder REST-APIs bereitgestellt werden. Überwachungs-Dashboards zeigen Nutzungsmetriken, Fehlerwarnungen und Optimierungsvorschläge, um die Effektivität der Agenten zu erhalten und zu verbessern.